从末端之变到行业之兴，飞书帮食品饮料打通供应链“最后一公里”

作者 |尔尔‍‍‍

编辑 | 车卯卯

生产力工具带来的变革‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

双 11 的硝烟刚刚散去，双 12 的备货就提上了日程。

对靠 “新鲜”“时效” 吃饭的食品饮料行业来说，这两个年度卖货高峰，不仅是线上线下销量的 “试金石”，更是末端痛点的 “压力测试场”。

新希望乳业，一年产的肉蛋奶够全国人吃 7 天，从养殖场的牛栏鸡舍，到小区楼下的奶箱，整条链上环节多如牛毛。双 11 订单暴增时，传统工具的短板暴露，20 多家乳企用 Excel 库存“各算各的账”，跨厂调奶得层层在群里层层汇报、人工对数据，鲜奶要鲜，但7 天才能定下来，差点断货。

双汇，一年卖 700 个亿，一半是火腿肠，另一半托底的则是肉类全产业链。过去，生鲜业务员得凌晨 3 点爬起来拓店，全国 2.2 万家店，靠个小本本记客户电话、地址，商机转眼就被抢；2000 多个产品 SKU，客户问 “生鲜肉保质期”“区域卖点”，新人要翻 10 分钟才能找到答案。

这些传统企业的供应链，早已是能撑起百亿营收的 “摩天大楼”，可 “大楼” 的每一层都靠 “Excel 记数据、PPT 做汇报、Word 写总结” 的老三件套支撑。数据孤岛让部门间割裂严重，面对市场变化只能被动响应；重复性的人工操作既耗成本又易出错，偏偏供应链上每一环都环环相扣，一个环节慢半拍，后续的订单处理、物流配送、终端陈列全得跟着卡壳，最终引发多米诺骨牌效应，让本该到手的销量白白流失。

如今，飞书的出现，传统企业办公模式逐步迭代为“云文档、多维表格、AI”新三件套，数据实时通、反馈及时到、员工高效干，正是这些末端 “小事”的做透，那些曾经看不见的 “隐形增长”，才真正转化成了实实在在的销量。

从等数据到慢反馈：

暴露的“碎痛点”，难解的“最后一公里”

在食品行业，越是关乎 “吃” 的核心环节，越藏着容易被忽略的堵点。这些堵点沿着 “原料 - 研发 - 消费 - 终端” 的全链路分布，在大促关键节点，直接卡住供应链的 “喉咙”，让百亿规模的生意难以前行。

就像双汇这一食品行业巨头，谁能想到最有话语权的不是办公室高管，而是屠宰场里天天杀鸡宰猪的师傅。

制作火腿肠，一年需要屠宰 1500 万头猪和 3亿只鸡。可屠宰量、分割进度、鲜肉库存这些关键数据，全靠车间主任拿着本子记，再手动填到 Excel 里。有时候几个屠宰场的数据汇总，需花两三个小时核对，老板想知道 “今天全国宰了多少猪、有多少能送火腿肠车间”，得等第二天才能拿到汇总表。

对食品企业而言，原料是供应链的 “源头活水”，源头数据流转的滞后，必然导致下游生产的“被动”。尤其赶上双 11 旺季订单暴增时，原料调度慢半拍，火腿肠生产线只能空转等待。看似 2000 多种产品、5 万员工都在忙碌，却被 “数据记录低效” 这一基础问题绊住，再大的产能也难转化为即时销量。

SKU 多是食品行业的普遍现状，但对思念这种以新品为核心增长引擎、迭代节奏较快的企业来说，SKU 的管理效率直接关联增长命脉。单是汤圆这个品类就有50多个SKU，选择哪款产品作为主推品，能引爆新品、带动整个品牌的声量和销量成为大促当头考验。

目前思念产品品类丰富

而思念的新品研发本就需跨研发、工艺、采购多部门协调，是全链路中链条最长的环节，本身容易存在效率瓶颈，过往的反馈收集模式更让效率雪上加霜：试吃反馈靠消费者填问卷星，员工再逐条手动录入 Excel，光整理数据就耗 10 天。等研发部拿到反馈调整配方、推进生产，双 11 的上市窗口早已大幅收窄。新品是食品企业的 “增长引擎”，而引擎的转速，取决于市场反馈到研发落地的链路速度。当反馈周期远超消费旺季的窗口期，再好的产品创意也会错失市场良机。

乳业的核心竞争力在于 “鲜”，而 “鲜” 的背后，是对供应链 “快、准、稳” 的极致考验。新希望乳业的雪兰 24 小时鲜牛乳，保质期仅五天却坚持 “当日生产、当天下架”：凌晨生产、清晨配送、晚间清货，每个环节都在与时间赛跑。可过去缺乏数字化工具支撑，全靠人工翻 Excel 估算产能，估多了，鲜奶卖不完只能过期报废，直接侵蚀利润；估少了，消费者想买却无货，白白流失客源。更影响体验的是订奶服务：消费者要多要吸管、改送奶时间，都需经送奶工、客服、配送队多环节人工传递信息，响应周期以天为单位。

对乳业而言，“鲜” 不仅是产品属性，更是服务标准。当产能预估不准、需求响应滞后，“鲜” 的优势会瞬间转化为短板，让老客户失去耐心。

终端是食品饮料行业 “流量变销量” 的最后一道关口，可健力宝过去的终端管理困境，却让前期营销投入白白浪费。作为饮料赛道的老品牌，健力宝有着大量终端网点，超市、便利店、小卖部的货架陈列直接影响消费者购买决策。

健力宝产品在超市货架上

但过去的巡店管理全凭业务员拍照片发群，堆头是否合规、临期品是否下架，仅能通过 10% 的人工抽检覆盖 ，部分门店海报贴得歪歪扭扭、临期饮料仍摆在显眼位置。明明前期投了不少新品广告，成功吸引了消费者注意力，却在末端环节因细节疏漏掉了链子，流量根本变不成实实在在的销量。

从原料端的数据记录，到研发端的反馈流转，再到终端的管理落地，“Excel + PPT+word” 的老模式，让信息在各环节形成壁垒、效率严重滞后。

这些藏在 “最后一公里” 的碎痛点，看似是小事，却在双 11 这样的关键节点，直接制约了企业的产能释放、新品上市、体验优化与销量转化，成为行业增长绕不开的阻碍。

从老板到饲养员：

用飞书把“碎事儿”做透，挖出隐形增长

“没有飞书，我们现在的饲养员都养不好鸡。”

双汇集团数字化转型办公室主任高瞻的一句话，道破了传统食品企业对效率的迫切渴望。如今走进双汇，从公司一号位到一线饲养员，被激励的员工会穿着印着 “效率先锋” 的衣服 。这件衣服不仅是身份标识，更藏着双汇靠飞书打破传统效率瓶颈的秘密，用飞书把 “记数据、查信息、走流程” 这些过去的 “碎事儿” 做透。

改变的核心，是飞书为双汇打造的 AI 工具 “汇汇”。对双汇 5 万员工来说，“汇汇” 不是复杂的技术名词，而是帮大家 “少跑腿、少翻书、少出错” 的工作搭档。

过去业务员背 2000+SKU 手册，查保质期要 10 分钟，新人 1 个月才上手，现在 “汇汇” 能自动生成促销文案，语音查产品、客户信息，回复准确率 99.9%，终端沟通效率提 30%，新人 1 周就能上岗。这源于飞书的信息整合能力，多维表格存屠宰量等结构化数据，云文档存客户反馈等非结构化信息，AI 整合后供 “汇汇” 调用。

效率提升还延伸到了最基层的饲养环节。

420 个工厂大门的车辆管理，过去门卫记本再录 Excel 要 3 小时，易出错；现在货车到厂，车牌号、司机信息自动采集推送。饲养员也受益，过去手写饲料、温度数据，查台账麻烦，现在手机实时记录同步云端，还能远程咨询技术人员。每个岗位的 “小事” 都通过飞书串联起来，形成了全链路的效率提升。

如果说双汇靠飞书打通了 “从饲养到终端” 的全链路基础效率，那么对以新品为增长核心的思念而言，飞书则精准切入 “SKU 管理与新品迭代” 的关键场景，用更细分的工具组合破解行业特有的 “选品难、反馈慢” 痛点。

“飞书多维表格 + 云文档” 把思念过去 “SKU 管理乱、新品反馈慢” 的痛点，转化为 “选品快、调整快” 的优势，针对汤圆单品类 50 多个 SKU、双 11 选主推品难的问题，将每个汤圆 SKU 的 “原料成本、生产周期、过往销量” 等信息，统一录入飞书多维表格，支持按 “销量增速”“利润率”等维度筛选。

双 11 前，运营团队无需跨部门找数据，打开多维表格就能快速定位 “熊猫好运汤圆” 这类 “颜值高、试吃评分高、冷链适配性强” 的 SKU，30 分钟内完成主推品决策，避免过去 “靠经验选品、错过潜力款” 的问题。而研发、工艺、采购部门在飞书云文档中协作更新 SKU 进展，避免 “反馈传半个月”。

思念 “消费者反馈-研发调整” 的快速链路，也从 “问卷星” 升级为 “飞书体验官群”。思念食品信息化负责人袁高魁提到，新品在飞书群内 发布消息后，消费者愿意来试吃的，只需点赞，1 分钟就能自动生成针对这个产品的试吃群。试吃体验完之后，消费者在群里直接反馈感受、意见，AI自动收集到飞书项目对应工作空间下，并分析总结产品迭代建议，省去 “员工手动录 Excel” 的环节，仅这一步就减少 80% 的人工操作。

当双汇、思念在食品赛道靠飞书提效时，新希望乳业则借助飞书守住了乳业的核心竞争力：“鲜”。

新希望乳业 CFO 兼 CIO 褚雅楠分享，飞书从 “供应链产能精准管控” 和 “消费者需求高效响应” 双端发力，一方面，在飞书Aily平台搭建AI智能体，整合每日鲜奶销量、区域需求、配送路径等数据，结合 AI 算法自动生成产能预估方案，替代人工翻 Excel 估算，既避免鲜奶过量报废，又防止缺货流失客源，让雪兰 24 小时鲜牛乳 “当日生产、当天下架” 的节奏精准可控；另一方面，搭建 “消费者 - 客服 - 配送队” 的飞书群实时协作链路，消费者的需求，可直接在群内同步给对应配送员，客服无需人工传信息、翻台账，响应周期从 “以天为单位” 压缩至 “分钟级”。

而在饮料赛道，健力宝则靠飞书解决了 “终端管理乱、流量变销量难” 的困境。健力宝为业务员配备飞书巡店工具，业务员到店后需按标准流程上传货架陈列、堆头摆放、临期品排查的照片与数据，系统会自动校验 “堆头是否合规、临期品是否下架”，无需再依赖抽样检查。终端数据还能实时同步至总部后台，总部发现 “海报歪斜、临期品未清理” 等问题，可通过飞书群直接对接区域业务员整改，确保全国网点陈列标准统一，让前期营销吸引的流量顺利转化为销量。

业务员能跑更多客户，新品能踩中旺季窗口，鲜奶能减少报废损耗，终端能留住更多消费者，对这些传统企业而言，数字化转型未必需要 “大刀阔斧的改革”，通过AI把繁琐复杂的劳动、重复性的劳动、验证性的劳动效率提升起来，同样能挖出藏在流程里的增长潜力。

可复制、能落地，行业共生共荣

当双 11 的实战经验沉淀为可复用的方法论，飞书为双汇、思念、新希望等企业打造的 “数智化工具包”，早已跳出单一品牌的 “专属经验”，成为食品饮料行业破局存量竞争的通用解法。

它不再是某家企业的 “独门武器”，而是与行业超级供应链深度协同的 “共生工具”。 不仅是提升效率的引擎，更是催生创新的孵化器，甚至可以推动行业从 “生产什么卖什么” 的传统供应链，向 “用户需要什么就生产什么” 的需求驱动型超级供应链重塑。

这些解法的核心，在于 “可复制、能落地”，是打开就能用的 “实战模板”，任何企业接入，都能快速尝到 “降本增效” 的甜头。

元气森林的案例，则印证飞书从 “单点提效” 到 “全场景赋能” 的跨越。元气森林依靠“无糖”创新饮料成了细分赛道的老大，在快速发展阶段曾面临多环节协同与管理的挑战，比如好想法埋在会议记录里，立项缺标准；研发时口味信息传变样，试吃反馈难整合；营销时小红书、抖音节奏不同步，靠 “人肉通知” 拖慢上市节奏，还常出 “无效 SKU”。

为推 “好自在・红豆薏米水”，元气森林借飞书搭建了三大核心引擎，决策引擎将立项从 “写长文档” 改为 “填标准化表单”，还支持匿名投票，让决策既快又公正；研发引擎用 “口味卡片” 统一信息口径，AI 自动抓取试吃反馈生成 “甜度高”“口感糙” 等标签，“让 AI 替人跑断腿”，避免口味跑偏。

营销引擎则将全流程搬进飞书，小红书种草、抖音推广的节奏自动同步，还为运营、研发、销售等角色定制 “专属驾驶舱”，只推送关键数据。最终，这款新品不仅成功引爆市场，更让元气森林研产销整体效率提升 50%，少走了 “盲目推 SKU” 的弯路。

从本质上看，飞书的价值从不在于 “一刀切” 的复杂系统，而在于接住食品饮料行业的每一个核心需求：组织战略落地时，它能让从老板到一线员工的目标同频；新品开发时，它能打通 “反馈 - 调整 - 落地” 的快速链路；供应链协同时，它能让跨厂、跨部门数据实时流通；品牌营销时，它能实现多渠道节奏统一；消费者运营时，它能精准捕捉需求、提升服务体验。

飞书帮企业跳出 “只优化某一个环节” 的局限，真正实现从 “局部改” 到 “全局升” 的跨越 —— 不再是补某个 “短板”，而是重构整个 “长板”。

无论是年销百亿的双汇、新希望等老品牌，还是像元气森林这样冲劲十足的新势力，都能从这些经验里找到适配自己的数智化路径。

随着双 12 的临近，这些经过双 11 验证的 AI 能力、协同模式与组织经验，将帮助更多品牌快速响应 “冬季热饮、节日礼盒” 等消费需求，精准匹配产能与市场。从 “双 11 破局” 到 “双 12 稳增”，飞书带来的不是 “一次性的效率提升”，而是 “一次投入、多次复用” 的长期数智化价值，最终推动整个食品饮料行业从 “末端之变” 走向 “全局之兴”。